추천 위젯이 사용자가 보는 광고를 선택하는 방법

콘텐츠 추천 위젯, 즉 기사 아래에 있는 '이런 콘텐츠는 어떠세요?' 상자는 실시간 경매를 통해 광고를 표시합니다. 이 경매는 적격 크리에이티브를 예측 참여 가치로 순위를 매기며, 단순히 가장 높은 입찰가만으로 결정하지 않습니다. 네트워크의 광고 서버는 광고주의 입찰가와 특정 독자 및 배치에 대한 예측 클릭률을 결합합니다. 이 조합이 게시자에게 가장 높은 예상 수익을 창출하는 슬롯이 승리하며, 이 모든 과정은 페이지가 로드되는 시간 내에 이루어집니다.

다음은 실제 시퀀스와 특정 광고가 옆 사람과 다르게 보이는 이유를 결정하는 요소입니다.

요청-렌더링 시퀀스#

1. 게시자 페이지를 로드합니다. 페이지에 포함된 스크립트(Taboola, Outbrain/Teads, MGID, Revcontent 또는 다른 네트워크)가 페이지가 렌더링될 때 실행됩니다.
2. 위젯이 네트워크의 광고 서버에 광고를 요청합니다. 이 요청에는 컨텍스트 신호가 포함됩니다: 페이지의 주제와 카테고리, 사용자 기기 유형, 대략적인 위치, 그리고 이전에 네트워크와 상호작용한 적이 있다면 쿠키나 기기 ID와 연결된 행동 신호 등이 있습니다.
3. 광고 서버가 적격 캠페인 간 경매를 실행합니다. 해당 지역, 기기, 컨텍스트를 타겟팅하는 모든 광고주가 후보가 됩니다. 이것이 네이티브 광고 경매이며, 밀리초 단위로 이루어집니다.
4. 각 후보 광고는 입찰가만이 아니라 특정 사용자와 컨텍스트에 대한 예측 클릭률을 곱한 값으로 순위가 매겨집니다. 이것이 관련성이 높고 CTR이 높은 크리에이티브를 가진 낮은 입찰자가 일반적인 크리에이티브를 가진 높은 입찰자를 이길 수 있는 이유입니다. 네트워크는 페이지뷰당 자체 수익을 최적화하며, 이는 사람들이 실제로 클릭할 가능성이 높은 광고에 보상을 줍니다.
5. 승리한 광고가 위젯에 렌더링됩니다. 일반적으로 여러 개가 동시에 게시자의 진정한 편집 추천과 함께 추천 그리드를 채웁니다.
6. 사용자의 클릭(또는 클릭하지 않음)은 시스템에 피드백되어 해당 광고, 해당 컨텍스트, 그리고 종종 해당 특정 독자에 대한 예측 CTR을 향후 정교화합니다.

실제로 순위를 결정하는 요소#

컨텍스트 신호는 처음 방문하거나 로그아웃한 독자에게 가장 중요합니다. 행동 기록이 많지 않으면 네트워크는 컨텍스추얼 타겟팅에 의존하여 광고의 카테고리를 기사 주제에 맞춥니다. 개인 금융 기사는 무작위 가정용품 광고보다 금융 또는 보험 광고가 표시될 가능성이 높습니다. 이는 해당 조합이 네트워크 전체 데이터셋에서 역사적으로 더 나은 성과를 보였기 때문입니다.

행동 신호는 검색 기록이 쌓이면서 주도권을 잡습니다. 네트워크의 쿠키나 기기 ID가 이전에 여행 광고를 클릭한 것을 확인했다면, 관련 없는 기사 페이지에서도 여행 광고주가 특히 귀하의 노출에 대해 더 경쟁력을 갖게 됩니다. 이는 수요 측 플랫폼이 더 넓은 프로그래매틱 구매에서 오디언스를 타겟팅하는 방식과 유사합니다.

기기와 지역은 순위 매기기가 시작되기 전에 적격 풀을 필터링합니다. 특정 국가의 모바일 사용자만 타겟팅하는 광고주는 입찰가에 관계없이 다른 지역의 데스크톱 독자에 대한 경매에 진입하지 않습니다.

예측 CTR은 모델 기반이며 지속적으로 업데이트됩니다. 각 네트워크는 자체 머신러닝 모델을 운영하여 특정 독자가 특정 컨텍스트에서 특정 광고를 클릭할 가능성을 추정합니다. 이 예측은 원시 입찰가보다 승자를 결정하는 더 큰 요소인 경우가 많으며, 이것이 잘 작성된 헤드라인과 이미지가 훨씬 더 큰 예산을 능가할 수 있는 이유입니다.

빈도 및 신선도 제한은 적격성에 영향을 미칩니다. 네트워크는 일반적으로 독자 경험을 보호하고, 오래되고 과도하게 노출된 광고의 예측 CTR이 자연스럽게 감소하기 때문에 단기간에 동일한 크리에이티브를 반복해서 표시하지 않습니다. 이것이 광고주가 하나의 캠페인 내에서 여러 광고 크리에이티브 변형을 순환시키는 이유 중 하나입니다.

헤더 비딩과 공급 경로의 역할#

더 넓은 프로그래매틱 파이프를 통해 인벤토리를 재판매하는 네트워크에서는 여러 수요 소스가 동시에 동일한 위젯 슬롯을 놓고 경쟁할 수 있으며, 이는 전통적인 디스플레이의 헤더 비딩과 유사한 설정입니다. 게시자의 인벤토리를 관리하는 공급 측 플랫폼은 위젯이 렌더링되기 전에 단일 광고 요청을 여러 잠재 구매자에게 라우팅할 수 있습니다. 이것이 네이티브 광고 공급 체인이 단순한 '광고주가 게시자에게 지불' 모델이 시사하는 것보다 더 많은 중개자를 포함할 수 있는 이유 중 하나이며, 동일한 슬롯이 순간에 따라 다른 네트워크의 수요로 채워질 수 있는 이유입니다.

이 재판매 인벤토리 계층은 또한 사용자가 보고 있는 광고를 실제로 제공한 네트워크를 표면에서 항상 명확하게 식별할 수 없는 이유이기도 합니다. 한 네트워크의 배치로 브랜딩된 위젯이 실제로는 파트너로부터 라우팅된 수요로 채워질 수 있습니다. 경쟁 분석을 수행 중이고 네트워크 속성이 분석에 중요하다면, 위젯의 가시적 브랜딩 너머를 읽어 실제 제공 경로를 확인하는 것이 가치 있습니다. 이는 공급 체인 추적이 표면화하도록 설계된 세부 사항으로, 페이지에서 단순히 눈으로 확인할 수 있는 것이 아닙니다.

더 많은 경매에서 승리하려는 광고주를 위한 의미#

예측 CTR이 많은 비중을 차지하므로, 입찰가를 단순히 올리지 않고도 슬롯을 획득할 확률을 높이는 몇 가지 실용적인 레버가 있습니다:

• 크리에이티브를 배치의 예상 컨텍스트에 맞추십시오. 명백한 방해처럼 보이지 않고 편집 콘텐츠 옆에서 자연스럽게 읽히는 광고 앵글은 독자가 페이지에 방문한 목적에 더 가깝기 때문에 더 높은 예측 CTR을 얻는 경향이 있습니다.
• 하나의 캠페인 내에서 여러 크리에이티브 변형을 실행하십시오. 모델의 예측은 각 크리에이티브와 컨텍스트 쌍에 특화되어 있으므로, 단일 광고는 하나의 데이터 포인트로 제한됩니다. 여러 변형을 사용하면 알고리즘이 어떤 오디언스 세그먼트에 어떤 변형이 가장 잘 수행되는지 찾을 수 있으며, 선호하지 않는 변형은 폐기할 수 있습니다.
• 성과가 감소하기 전에 크리에이티브를 새로 고치십시오. 빈도와 신선도가 예측 CTR에 영향을 미치므로, 한 달 전에 일관되게 승리하던 광고가 입찰가를 변경하지 않았더라도 동일한 오디언스에 대한 과도한 노출로 인해 오늘 조용히 경매에서 패배할 수 있습니다.
• 광범위하게 타겟팅하기보다는 좁게 타겟팅하십시오. 모든 지역과 기기에 적격한 캠페인은 성과가 좋지 않은 컨텍스트에서 경쟁함으로써 자체 평균 예측 CTR을 희석시킵니다. 크리에이티브가 실제로 공감을 얻는 곳으로 적격성을 좁히면 중요한 컨텍스트에서 승률이 높아집니다.
• 이미 경매에서 반복적으로 생존하고 있는 것을 주시하십시오. 특정 네트워크에서 몇 주 후에도 여전히 활성화된 광고는 정의상 광고주가 계속 지출할 가치가 있을 만큼 충분히 많은 경매에서 승리한 것입니다. 이는 알고리즘에 대한 어떤 이론보다 모델이 보상하는 것에 대한 더 강력한 신호입니다.

같은 기사가 다른 독자에게 다른 광고를 보여주는 이유#

귀하와 동료가 동시에 같은 기사를 열면 위젯에서 다른 광고를 보는 경우가 많습니다. 이는 예상된 현상이지 버그가 아닙니다. 다른 지역, 기기, 검색 기록, 그리고 경매가 실행되는 특정 밀리초조차도 어떤 후보가 승리할지 변경할 수 있습니다. 게시자는 이 개인화로부터 혜택을 받습니다. 이는 전체 오디언스의 평균 예측 CTR을 높이기 때문이며, 이는 알고리즘이 최적화하는 실제 지표입니다.

OpenAdLibrary가 도움이 되는 방법#

알고리즘이 강력한 예측 참여를 가진 크리에이티브에 보상하므로, 이미 경매에서 반복적으로 승리하고 있는 것, 즉 몇 주 동안 활성 상태를 유지한 광고를 연구하는 것은 특정 네트워크의 모델이 무엇을 보상하는지 역설계하는 가장 직접적인 방법 중 하나입니다. OpenAdLibrary의 광고 인텔리전스 도구를 사용하면 네트워크, 업종, 수명별로 필터링하여 어떤 크리에이티브가 프로덕션에서 그 기준을 계속 충족하는지 확인할 수 있으며, 모델이 선호하는 것을 추측할 필요가 없습니다.

요약#

추천 위젯의 광고 슬롯은 입찰가와 예측 참여를 함께 고려하는 실시간 경매를 통해 획득되며, 모든 페이지 로드 시 컨텍스트 및 행동 신호에 의해 새로 고쳐집니다. 단순한 최고 입찰자 경매라고 가정하는 것이 아니라 이 조합을 이해하는 것이 단순히 입찰을 잘하는 크리에이티브와 알고리즘이 실제로 표시하려는 크리에이티브를 작성하는 차이입니다.

또한 이 채널에 처음 입문하는 많은 광고주를 당황하게 하는 패턴을 설명합니다: 첫 주에는 성과가 좋았으나 입찰가 변경 없이 조용히 전달량이 감소한 캠페인입니다. 아무것도 고장 난 것이 아닙니다. 크리에이티브를 경쟁력 있게 만든 예측 CTR이 적격 오디언스의 대부분이 이미 본 결과로 자연스럽게 감소했고, 경매는 대신 더 신선한 후보를 선호하기 시작했습니다. 그 감소를 네트워크나 제안이 작동을 멈췄다는 신호가 아니라 크리에이티브를 새로 고쳐야 한다는 신호로 취급하는 것이 일반적으로 올바른 해석입니다.